Gracias a la IA, los robots están aprendiendo a realizar tareas de montaje

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El proyecto de investigación "Rob-aKademI" utiliza la simulación avanzada y el machine learning para hacer la programación de robots más sencilla y autónoma

Gracias a la IA, los robots están aprendiendo a realizar tareas de montaje

Cuando se trata de tareas de montaje, especialmente en lo que respecta a lotes pequeños y medianos, hasta ahora la programación flexible de robots ha sido un trabajo costoso y que requiere mucho tiempo. El proyecto de investigación "Rob-aKademI", que se lanzó el 1 de julio de 2020, tiene como objetivo cambiar esto. Las tecnologías utilizadas en el proyecto, sobre todo la simulación avanzada y el machine learning, están destinadas a hacer la programación más sencilla y autónoma.

Los socios del proyecto de investigación "Rob-aKademI", incluidos Fraunhofer IPA y el Instituto de Fabricación Industrial y Operación de Fábricas IFF de la Universidad de Stuttgart, están desarrollando tecnologías para simplificar la programación de robots y facilitar la automatización de las tareas de montaje. La base de esto es una imagen puramente digital, en otras palabras, un gemelo digital del entorno de fabricación. Combinado con un marco de programación especial, este gemelo se utiliza en un entorno de simulación física para enseñar habilidades de robot para procesos de ensamblaje flexibles. En el entorno de simulación, el robot explora de forma autónoma su entorno y planifica su comportamiento, optimizándolo de forma independiente o aprendiendo continuamente.

Tres módulos de aprendizaje práctico

Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA), o más precisamente el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y su subárea del llamado "Aprendizaje por Refuerzo" (Reinforcement Learning) (RL). Esto significa que un algoritmo aprende según el principio de prueba y error, similar a un ser humano. Para mejorar paso a paso, recibe una señal de recompensa por cada acción exitosa que realiza.

En el transcurso del proyecto, se construirán tres módulos de aprendizaje relacionados con la aplicación que encapsulan el conocimiento experto en programación de robots, así como el conocimiento sobre la operación de ensamblaje a realizar. Los tres módulos son el "Módulo de percepción" para el reconocimiento de objetos, el módulo "Unión controlada por fuerza" para aprender estrategias de unión sólidas y el módulo de aprendizaje "Juntas a presión" con un modelo de unión física detallado.

Estas tecnologías se utilizan para crear programas robóticos robustos para transferir los resultados de la simulación a la realidad. Los socios del proyecto validan sus resultados con la ayuda de tres casos de uso basados ​​en la práctica, a saber, el montaje de un armario de control, un interruptor y una PCB THT. Los módulos para uniones reguladas por fuerza y ​​conexiones a presión se basan en el software de IPA ya disponible "pitasc" para tareas de montaje controladas por fuerza y ​​ampliarán sus capacidades.

Beneficio de la automatización

Con sus objetivos de proyecto, "Rob-aKademI" se centra en las necesidades de una producción cada vez más personalizada. Actualmente, las aplicaciones de ensamblaje siguen imponiendo grandes exigencias a la programación de robots. Estos incluyen procesos diversos y complejos, a menudo controlados por la fuerza, altas variantes de productos y tiempos de ciclo cortos. Por lo tanto, para muchas empresas, especialmente las pequeñas y medianas empresas con sus productos específicos para el cliente, a menudo todavía no vale la pena utilizar robots para tareas de montaje, especialmente porque no se pueden programar sin un conocimiento experto.

Sin embargo, los robots ofrecen ventajas, como hacerse cargo de tareas no ergonómicas, peligrosas o monótonas, y brindar una calidad constante. También pueden ser un factor competitivo decisivo, especialmente en países con salarios altos como Alemania. Gracias a numerosos análisis que Fraunhofer IPA ya ha realizado en todo el mundo sobre el potencial de la automatización, los investigadores saben exactamente qué necesitan las empresas e incorporan estos hallazgos en el proyecto.

La IA avanza en robótica

El proyecto “Rob-aKademI” es parte del programa principal “KI01 KI in der Praxis” financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación. En el mismo programa, Fraunhofer IPA también está trabajando en otro proyecto de investigación titulado "Deep Picking", que utiliza IA para optimizar la recolección de contenedores basada en robots. Además, IFF participa en el proyecto "KI-basierte Roboterkalibrierung" (KIRK). 




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